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基于DataLakeAnalytics 的数据湖实践是怎样的，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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在开始之前我们要有一个 DLA 的账号，目前 DLA 正在公测，直接申请试用就好了。试用审批成功之后，你会获得一个用户名和密码, 然后在控制台登录就可以使用:
cdn.nlark.com/lark/0/2018/png/4867/1535975617974-a6185b92-9e74-4e6e-9730-e23858a136ad.png">
或者如果你是极客，更偏爱命令行，你也可以使用普通的 MySQL 客户端就可以连接 DLA 了:
mysql -hservice.cn-shanghai.datalakeanalytics.aliyuncs.com -P10000 -u-p
在这篇文章里面，我会使用 MySQL 命令行给大家演示 DLA 的功能。
另外你还需要在您的OSS上准备一些测试数据, 我这里准备的是著名的 TPCH 测试数据集。
DLA 是一个以 SQL 作为查询语言的数据湖引擎，为了能够让 DLA 能够对 OSS 上的数据进行查询，我们需要以某种方式告诉 DLA 我们 OSS 数据的结构。为了让用户使用更方便，DLA 使用了传统的 数据库, 表 的概念来维护这些数据的元信息，也就说，OSS的文件结构的数据映射到 DLA 变成了一个数据库和一堆表。
以 TPCH 数据集来举个例子，我们知道 TPCH 数据集里面包含了如下几块信息: 用户(customer), 订单(orders), 订单的详情(lineitem) 等等，这些数据整体属于一块业务，我们建立一个数据库来对应:
CREATE SCHEMA oss_tpch with DBPROPERTIES( CATALOG = 'oss', LOCATION = 'oss://public-datasets-cn-hangzhou/tpch/1x/' );
这每块数据对应到OSS上一个目录的多个文件，拿 订单 来说，它对应的是 orders_text 目录下面的 1 个文件(这个例子里面只有一个文件，实际使用中，这里可以有多个文件):
我们把这个 orders_text 目录映射到我们的数据库 oss_tpch 下面的一张表:
use oss_tpch; CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS orders ( O_ORDERKEY INT, O_CUSTKEY INT, O_ORDERSTATUS STRING, O_TOTALPRICE DOUBLE, O_ORDERDATE DATE, O_ORDERPRIORITY STRING, O_CLERK STRING, O_SHIPPRIORITY INT, O_COMMENT STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '|' STORED AS TEXTFILE LOCATION 'oss://public-datasets-cn-hangzhou/tpch/1x/orders_text/';
这样我们就可以通过 DLA 对OSS上的进行数据分析了, 比如我们先来查个前十条看看:
mysql> select * from orders limit 10; +------------+-----------+---------------+--------------+-------------+-----------------+-----------------+----------------+---------------------------------------------------------------------------+ | o_orderkey | o_custkey | o_orderstatus | o_totalprice | o_orderdate | o_orderpriority | o_clerk | o_shippriority | o_comment | +------------+-----------+---------------+--------------+-------------+-----------------+-----------------+----------------+---------------------------------------------------------------------------+ | 1 | 3689999 | O | 224560.83 | 1996-01-02 | 5-LOW | Clerk#000095055 | 0 | nstructions sleep furiously among | | 2 | 7800163 | O | 75388.65 | 1996-12-01 | 1-URGENT | Clerk#000087916 | 0 | foxes. pending accounts at the pending, silent asymptot | | 3 | 12331391 | F | 255287.36 | 1993-10-14 | 5-LOW | Clerk#000095426 | 0 | sly final accounts boost. carefully regular ideas cajole carefully. depos | | 4 | 13677602 | O | 43119.84 | 1995-10-11 | 5-LOW | Clerk#000012340 | 0 | sits. slyly regular warthogs cajole. regular, regular theodolites acro | | 5 | 4448479 | F | 125809.76 | 1994-07-30 | 5-LOW | Clerk#000092480 | 0 | quickly. bold deposits sleep slyly. packages use slyly | | 6 | 5562202 | F | 56408.2 | 1992-02-21 | 4-NOT SPECIFIED | Clerk#000005798 | 0 | ggle. special, final requests are against the furiously specia | | 7 | 3913430 | O | 240358.24 | 1996-01-10 | 2-HIGH | Clerk#000046961 | 0 | ly special requests | | 32 | 13005694 | O | 136666.23 | 1995-07-16 | 2-HIGH | Clerk#000061561 | 0 | ise blithely bold, regular requests. quickly unusual dep | | 33 | 6695788 | F | 183460.23 | 1993-10-27 | 3-MEDIUM | Clerk#000040860 | 0 | uriously. furiously final request | | 34 | 6100004 | O | 52842.63 | 1998-07-21 | 3-MEDIUM | Clerk#000022278 | 0 | ly final packages. fluffily final deposits wake blithely ideas. spe | +------------+-----------+---------------+--------------+-------------+-----------------+-----------------+----------------+---------------------------------------------------------------------------+ 10 rows in set (0.21 sec)
我们再来看看用户 36901 的前十条订单:
mysql> select * from orders where o_custkey= '36901' limit 10; +------------+-----------+---------------+--------------+-------------+-----------------+-----------------+----------------+------------------------------------------------------------------+ | o_orderkey | o_custkey | o_orderstatus | o_totalprice | o_orderdate | o_orderpriority | o_clerk | o_shippriority | o_comment | +------------+-----------+---------------+--------------+-------------+-----------------+-----------------+----------------+------------------------------------------------------------------+ | 1243264 | 36901 | F | 103833.45 | 1992-03-23 | 2-HIGH | Clerk#000000922 | 0 | nts haggle. even, even theodolites are. blithely | | 1274530 | 36901 | O | 181977.58 | 1997-04-29 | 2-HIGH | Clerk#000000232 | 0 | bold foxes along the carefully expres | | 1599527 | 36901 | F | 322352.11 | 1993-10-16 | 2-HIGH | Clerk#000000674 | 0 | the slyly even dependencies. | | 1837477 | 36901 | F | 101653.62 | 1993-05-27 | 5-LOW | Clerk#000000891 | 0 | lyly special requests. express foxes sleep fu | | 1994082 | 36901 | O | 77952.78 | 1995-07-05 | 3-MEDIUM | Clerk#000000525 | 0 | luffily ironic courts. bold, e | | 2224802 | 36901 | F | 243852.76 | 1993-01-14 | 1-URGENT | Clerk#000000827 | 0 | sly final requests. pending, regular ideas among the furiously u | | 4957636 | 36901 | F | 5741.32 | 1992-05-20 | 5-LOW | Clerk#000000230 | 0 | ackages. fluffily even packages solve carefully dolphins. unusua | | 5078467 | 36901 | F | 119823.03 | 1994-04-29 | 4-NOT SPECIFIED | Clerk#000000402 | 0 | regular asymptotes cajo | | 5173859 | 36901 | F | 103624.02 | 1994-05-28 | 3-MEDIUM | Clerk#000000335 | 0 | regular dependencies poach quickly. unusu | | 5525574 | 36901 | O | 136098.0 | 1998-02-16 | 4-NOT SPECIFIED | Clerk#000000425 | 0 | cial pinto beans wake. slyly even warthogs use. bo | +------------+-----------+---------------+--------------+-------------+-----------------+-----------------+----------------+------------------------------------------------------------------+ 10 rows in set (1.07 sec)
再来查一查订单量最多的前是个人:
mysql> select o_custkey, count(*) as cnt from orders group by o_custkey order by cnt desc limit 10; +-----------+------+ | o_custkey | cnt | +-----------+------+ | 3451 | 41 | | 102022 | 41 | | 102004 | 41 | | 79300 | 40 | | 117082 | 40 | | 122623 | 40 | | 69682 | 39 | | 143500 | 39 | | 142450 | 38 | | 53302 | 38 | +-----------+------+ 10 rows in set (2.69 sec)
恩，这些人就是我们要重点服务好的客户啊，我们要把这些用户的ID回写到前台的 RDS 数据库里面让我们的营销同学做一些针对性的营销活动，没问题，DLA支持把分析好的数据回流到RDS
要把分析好的数据回流到RDS我们首先一种机制来告诉 DLA 数据回流的目的地，得益于DLA统一的设计，我们就像映射 OSS 的数据一样，我们映射一个 MySQL 数据库进来就好了，比如我们要把数据写到如下的数据库里面:
mysql -habcde.mysql.rds.aliyuncs.com -P3306 -uhello -pworld -Dmarketing
那么我们在 DLA 里面建一个映射的库:
CREATE SCHEMA `mysql_marketing` WITH DBPROPERTIES ( CATALOG = 'mysql', LOCATION = 'jdbc:mysql://abcde.mysql.rds.aliyuncs.com:3306/marketing', USER='hello', PASSWORD='world', INSTANCE_ID = '', VPC_ID = ' ' );
这里需要解释一下的是
VPC_ID和INSTANCE_ID, 我们知道为了安全的原因在阿里云上购买的 RDS 我们一般都会把它放在一个单独的VPC里面，以保证只有我们自己可以访问，这里为了让 DLA 能够访问到我们的 MySQL 数据库以进行数据回流，我们需要告诉 DLA 这个 RDS的相关信息。
其中 INSTANCE_ID 和 VPC_ID 在 RDS的详情页面都可以找到, 比如 VPC_ID :
由于 RDS 的安全组会对访问的来源IP进行控制，我们需要把DLA相关的地址段 100.104.0.0/16 IP地址段加入到你的RDS的白名单列表。
到这里为止，准备工作就完成了，我们的 mysql 数据库建好了。
我们要保存的结果很简单，就是下单量前 10 的用户, 这个表在 MySQL 数据库里面的建表语句如下:
create table top10_user ( custkey int, order_cnt bigint );
而为了把这个表映射进 DLA 我们建一个对应的表，建表语句几乎一样:
use mysql_marketing; create external table top10_user ( custkey int, order_cnt bigint );
下面我们就可以把查出来的数据进行回流了:
mysql> insert into mysql_marketing.top10_user -> select o_custkey, count(*) as cnt from oss_tpch.orders -> group by o_custkey order by cnt desc limit 10; +------+ | rows | +------+ | 10 | +------+ 1 row in set (4.71 sec) mysql> select * from mysql_marketing.top10_user; +---------+-----------+ | custkey | order_cnt | +---------+-----------+ | 143500 | 39 | | 102004 | 41 | | 53302 | 38 | | 3451 | 41 | | 122623 | 40 | | 129637 | 38 | | 102022 | 41 | | 117082 | 40 | | 69682 | 39 | | 79300 | 40 | +---------+-----------+ 10 rows in set (0.14 sec)
看完上述内容，你们掌握基于DataLakeAnalytics 的数据湖实践是怎样的的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！